모바일 기기의 성능 및 화면, 무선 네트워크의 속도 등의 제약으로 모바일 컨텐츠 개발에는 많은 어려움이 있다. 단순히 유선 웹상에서 기존에 서비스 되던 컨텐츠의 가시적인 축소만으로는 양질의 컨텐츠 제작이 어렵다. 빠르게 변화하는 모바일 컨텐츠 시장에 적응하기 위해서는 컨텐츠 특성에 최적화된 데이타 표현 기법 및 저작 도구의 개발이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 모바일 기기 상에서의 한자 학습을 위한 적은 용량의 모바일 컨텐츠 및 저작 도구를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 모바일 컨텐츠는 단순히 한자 이미지와 설명 정보를 보여주는 것이 아니라, 한자 획순으로 붓으로 쓰는 것과 같은 애니메이션 효과를 줄 수 있다. 또한 저작 도구는 사용자가 그래픽이나 한자, 모바일 프로그래밍에 관한 전문가가 아니더라도 쉽고 빠르게 컨텐츠를 생성할 수 있는 개발 환경을 제공한다. 본 논문은 트루타입 폰트로부터 글자 모양을 획득하여, 간단한 사용자 입력으로 획 분할 및 획 순서 정보를 얻고, 자동으로 획의 방향을 추출, 각 획마다 붓으로 쓰는 효과의 애니메이션을 생성한다. 다음으로 모바일 기기에서의 효율적인 글자 애니메이션을 위해 애니메이션 데이타를 압축한다. 본 논문은 한자뿐 아니라, 한글 또는 다른 형태의 그래픽에도 이용될 수 있으며, 향후 획 분할 및 획 순서 결정을 자동화하는 방법을 연구하고자 한다.
본 논문에서는 제스처 인식 대형 놀이 시스템을 기반으로한 한자 학습 콘텐츠에 대해 제안한다. 제안한 시스템은 두 대의 적외선 영상에서 사용자의 포즈를 예측하는 부분과 연속된 포즈들로부터 제스처를 인식하는 부분으로 구성되어 있다. 그리고 각각의 적외선 카메라에서 하나의 포즈에 대한 정면 포즈와 옆면 포즈로 나눠서 획득한 후 이를 사용하여 HMM의 모델을 이용하여 제스처를 분류하였다. 사용자와 컴퓨터간 의사소통에 있어서, 장치를 사용하지 않고 사용자의 행동에 의한 조작을 통해 사용자가 쉽게 조작할 수 있고 편리함을 제공하였다. 또한 두 개의 대형 디스플레이와 다양한 멀티미디어 요소를 이용하여 몰입과 흥미를 유발시킬 수 있기 때문에 정보 전달을 극대화할 수 있다. 단순한 주입식 교육 콘텐츠가 아닌 에듀테인먼트 콘텐츠인 한자 학습 콘텐츠는 게임과 교육을 동시에 제공하여 사용자에게 재미와 흥미를 주어 자연스레 한자를 습득할 수 있고 제스처 기반 대형 놀이 시스템과 결합하면서 사용자에게 놀면서 배울 수 있는 시너지 효과를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 HMM을 이용한 제스처 인식을 입력 인터페이스로 사용한 한자 학습 콘텐츠에 대해 제안한다. 제안한 시스템의 입력정보는 TOF 카메라 영상으로부터 3차원 정보를 받으며, 제스처 인식 방법은 사용자의 포즈를 예측하는 부분과 연속된 포즈들로부터 제스처를 인식하는 부분으로 구성되어 있다. 사용자와 컴퓨터사이의 의사소통에서, 별도의 추가 장비를 사용하지 않고 사용자의 행동에 의한 조작을 통해 사용자가 쉽게 조작할 수 있도록 편리함을 제공하였다. 또한 대형 디스플레이와 다양한 멀티미디어 요소를 이용하여 몰입과 흥미를 유발시킬 수 있기 때문에 정보 전달을 극대화할 수 있다. 본 논문에서 제안한 에듀테인먼트 한자 학습 콘텐츠는 교육적 내용를 제공하고 사용자가 흥미를 느끼도록 하여 자연스레 한자를 습득할 수 있고, 제스처 인식을 기반으로 하므로 사용자에게 콘텐츠 체험을 통한 시너지 효과를 기대할 수 있다.
중국어 학습에 대한 사회적 관심과 시장이 확대되고 스마트폰 어플리케이션을 기반으로 한 스마트러닝이 교육의 새로운 패러다임으로 자리 잡으면서 중국어 교육을 위한 어플리케이션의 연구와 개발도 활발해지고 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 멀티미디어 구현 특성과 사용자 인터렉션 기능을 활용하여 기초적인 중국어 한자를 학습할 수 있는 '중국어 교육용 기능성 어플리케이션'을 설계하고 프로토타입을 구현하여 제시하였다. 중국어 한자 표현, 발음 청취, 음성 녹음 및 비교 청취, 관련 내용 학습, 테스트 등의 기능을 간편한 사용자 인터페이스로 구현하였다. 향후 연구에서는 중국어 회화에 적용될 수 있는 사용자 인터페이스와 학습자 개인별 평가 지수 등을 통해 추가적인 도구 없이도 효과적인 학습이 가능한 프로토타입을 개발할 것이다.
이 논문에서는 트루타입 폰트(TrueType Font)의 글자 외곽선 데이터를 이용하여 자동으로 한자의 획을 분리하고 획 순서를 정하는 방법을 제안한다. 트루타입 폰트에는 글자의 외곽선 정보가 벡터 형식으로 저장되어 있으며, 이러한 벡터들은 일정한 규칙으로 배열되어 있다. 이와 같은 벡터들의 배치를 이용하여 한자의 획이 될 수 있는 벡터들의 집합을 조합하여 독립적인 획을 분리해 내고, 글자를 획 별로 분리하여 본래 트루타입 폰트의 저장 형식과 동일한 파일 형식으로 저장한다. 또한 분리된 모든 획에 대하여, 획 이름을 정의하고, 정의된 획들 간의 위치와 상관관계를 이용하여, 획 사이의 우선순위를 결정하여 획 순서를 부여한다. 이 작업들은 사람의 작업 없이 순수하게 자동으로 이루어지므로, 시간과 노력을 최소화 할 수 있다. 게다가, 획별로 분리되고 순서대로 정리된 한자들은 트루타입 폰트에 저장되어 있는 모양과 특성을 그대로 가지고 있으므로, 단순히 폰트 자체로써 사용할 수도 있을 뿐만 아니라, 한자 학습 컨텐츠로도 이용이 가능하며, 각종 애니메이션 효과 등 다양한 분야에서 융통성 있게 활용될 수 있다.
새로운 한자합성어의 학습에서 의미 투명성의 효과를 행동 실험과 ERP 실험을 통해 조사하였다. 참가자들은 구성형태소와 단어 의미의 관계가 투명한 조건(=투명 신단어)과 불투명한 조건(=불투명 신단어)에서 3회기에 걸쳐 새로운 단어-의미쌍을 학습하였다. 학습 단계에서는 자기 조절 의미 학습 시간과 ERP를 측정하고, 검사 단계에서는 학습한 단어에 대한 어휘판단시간과 의미 회상 점수를 측정하였다. 의미 학습 시간, 어휘판단, 의미 회상 검사 모두에서 의미 투명성의 효과가 유의하게 나타났다. 투명 신단어의 경우, 불투명 신단어에 비해 의미 학습 시간이 더 짧았음에도 불구하고, 어휘판단이 더 정확하고 빨랐으며, 의미 회상 검사 수행이 더 좋았다. 의미 투명성 효과는 ERP의 N400 성분의 진폭에서도 나타났다. 단어 의미가 투명한 조건에 비해 불투명한 조건에서의 N400 진폭이 더 컸다. 본 연구의 결과는 단어 재인 연구에서 발견된 의미 투명성 효과가 단어 학습에서도 나타남을 보여주며, 이는 단어 학습에서 형태소 정보가 중요한 역할을 한다는 것을 시사한다.
한자 급수와 같이 기존 한자 난이도 선정 방식에 문제점이 있다. 실생활에서 쓰이는 한글 단어와 차이가 나며 해당 급수가 실제로 얼마나 많이 쓰이는지 알 수가 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 빈도수를 이용하여 다중 회귀 분석을 이용하여 한자 난이도를 측정한다. 초등 교과서를 기반으로 한자활용빈도수와 한글의미빈도수를 집계한다. 두 빈도수와 획수를 함께 사용하여 설문지를 작성하여 해당 한자의 학습 적정 시기를 답변 받아 이를 회귀에서 사용할 타겟 변수로 이용한다. 단계별 회귀분석을 이용하여 적절한 피처를 선택하고 다중 선형 회귀 분석을 한다. 모델의 R2는 0.1105가 나왔으며 RMSE는 0.1105의 결과가 나왔다.
국내 체류 결혼이주여성 중 10년 이상 장기 정착비율이 증가하고(48%) 5년 미만의 단기 정착비율은 감소(16%) 하는 오늘, 결혼이주여성 중심 한국어 교육 및 연구는 여전히 초기 입국자에게만 집중돼 있다. 체류기간별 맞춤형 한국어 교육 및 교재의 다양화가 필요하다는 입장에서, 본 연구는 초기 입국자가 아닌 중 고급수준의 한국어 의사소통이 가능한 자녀양육기, 자녀교육기 및 가족역량강화기에 해당하는 결혼이주여성 중심 한국어 교육에서 한자성어의 활용 가능성 및 교육적 가치를 탐색하고, 결혼이주여성을 중심으로 한 한국어 교육 및 교재 개발에 적합한 한자성어 목록 선정에 주안점을 두고 있다. 연구결과, 한자성어를 활용한 한국어 교육은 결혼이주여성의 언어학습 정보획득 측면, 인간관계 생활태도 측면, 문화이해 사회적응 측면, 자녀 양육 학습지도 등 측면에 큰 도움을 줄 수가 있어, 결혼이주여성 중심 한국어 교육에서 지도할 필요가 있는 부분이다. 이와 더불어 결혼이주여성 중심 한국어 교육 및 교재 개발에 적합한 한자성어 130개를 4단계 과정을 걸쳐 교육용 목록을 선정 및 제시하였다. 이와 같은 연구결과가 향후 결혼이주여성 중심 한국어 교육연구 및 교재개발에 활용되는 참고 자료가 되기를 기대한다.
본 논문에서는 확률적 VQ 네트워크와 계층적 구조를 가지는 다단계 인식기를 이용한 인쇄체 한자 인식 방법을 제안한다. 대용량 신경망은 구현하기가 매우 어렵기 때문에 모듈화된 신경망을 이용하였으며, 이 과정에서 발생되는 문제점을 확률적 신경망 모델을 이용으로 제거하였다. 또한 엔트로피 이론을 적용하여 오인식률이 높은 혼동 문자쌍에 대하여 재분류를 수행하였다. 실험대상은 KSC5601 코드의 한자 4,888자 중, 동자이음문자를 제외한 4,619자로 하였으며, 학습 데이타와 실험 데이타에 대하여 실험결과, 각각 평균 99.33%, 92.83%의 인식률과 초당 4-5자의 인식속도를 얻음으로써 본 방법의 유효성을 보였다.
WWW 상에서 원격교육 서버를 구축하고 서비스 하기 위해서 기존의 멀티미디어 데 이터의 전송 및 처리가 다운로드 방식이 아닌 실시간 처리 방식이 요구된다. 본 연구 에서는 이러한 요구를 만족하기 위해 원격교육을 위한 동영상(AVI)와 음성(WAV)같은 멀티미디어 데이터를 분산환경에서 실시간으로 처리할 수 있는 실시간처리 모듈을 개발하여 MuX(Mulitimeida I/O Server)에 추가하고 이를WWW와 접목시켜 하이퍼텍스트 및 동영상 데이터를 실시간으로 서비스 할 수 있는 실시간 WWW서버를 개발하였으며, 이에 기반한 실시간 대화형 한자학습을 위한 원격교육 시스템을 연구 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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